具体描述
本书主要介绍人脸图像信息处理技术的基本理论和方法，包括人脸图像分形压缩编码及其最优参数选择的研究、基于肤色的人脸检测技术、人脸图像描述与编码模型、核主元分析(KPCA)特征提取、基于核主元分析的人脸姿态估计、复杂视角条件下的人脸图像特征抽取与识别、小波域的人脸特征提取与识别、视觉信息联想记忆存储器(VIAM)、人脸表情分析与识别、视频序列中的表情分析与综合等内容。
本书的特点是紧跟国际、国内学术发展动态，以作者学术研究成果为基础，以国际、国内技术发展为主线，讨论目前学术研究领域里的热点问题，主要内容均有研究实验结果。
本书可以作为高等学校计算机科学、电气与电子信类专业高年级本科生和研究生教材，也可作为从事图像处理工作的工程技术人员的参考书。
作者简介
目录信息
1.1 概述 (1)
1.1.1 人脸图像信息处理与识别系统典型结构 (2)
1.1.2 人脸图像信息处理技术的研究内容 (4)
1.1.3 人脸图像信息处理技术应用 (5)
1.1.4 人脸图像信息处理基本方法 (5)
1.2 本书的组织 (6)
本章参考文献 (7)
第2章 人脸图像分形编码压缩算法 (9)
2.1 数字图像压缩技术 (9)
2.1.1 目前主要的图像压缩编码标准 (10)
2.1.2 分形图像压缩方法及发展现状 (12)
2.2 分形图像编码的基本理论 (14)
2.2.1 分形压缩编码的基本概念 (15)
2.2.2 分形压缩编码的数学基础 (15)
2.2.3 迭代函数系统理论 (18)
2.2.4 基于迭代变换理论的分形编码方法 (21)
2.3 分形图像编码方法 (24)
2.3.1 Jacquin的分形图像编码算法 (24)
2.3.2 Fisher的自适应四叉树分形图像编码算法 (27)
2.4 基于小波变换的分形编码算法 (29)
2.4.1 小波理论 (29)
2.4.2 基于小波变换的图像分形编码算法 (33)
2.5 人脸图像分形编码算法实验结果 (36)
2.5.1 三种分形编码算法的性能比较 (36)
2.5.2 基于小波变换的人脸图像四叉树分形编码 (37)
本章参考文献 (42)
第3章 人脸的检测与定位 (44)
3.1 人脸图像获取与预处理 (44)
3.1.1 图像变换增强 (44)
3.1.2 直方图均衡法 (45)
3.1.3 非线性平滑滤波 (46)
3.1.4 人脸图像的归一化 (46)
3.2 人脸检测与定位基本方法 (46)
3.2.1 基于知识的方法 (46)
3.2.2 基于模板匹配的方法 (47)
3.2.3 基于外观形状的方法 (47)
3.2.4 基于特征的方法 (47)
3.3 基于肤色检测的人脸定位算法 (47)
3.3.1 人脸检测算法流程 (47)
3.3.2 彩色空间及其转换 (48)
3.3.3 肤色模型的建立及肤色的提取 (52)
3.3.4 邻域滤波噪声消除算法 (52)
3.3.5 基于边缘检测的肤色区域分割 (55)
3.3.6 人脸区域粗分割 (57)
3.3.7 基于双眼确认的人脸区域定位 (58)
3.4 基于肤色检测的人脸定位算法实验结果 (59)
本章参考文献 (61)
第4章 基于模型的人脸描述与编码 (63)
4.1 计算机视觉中的统计模型 (65)
4.1.1 构造可变模型研究问题的必要性 (65)
4.1.2 基于统计模型的特点 (66)
4.1.3 统计形状模型的理论基础和建立 (66)
4.1.4 选择适当的标定点 (67)
4.1.5 变化形状的建模 (67)
4.1.6 统计模型的匹配 (69)
4.1.7 统计模型的测试 (70)
4.1.8 估计形状向量的分布 (70)
4.2 基于统计形状模型的图像解释 (71)
4.3 主动形状模型 (72)
4.3.1 标定训练集 (73)
4.3.2 训练集的标准化 (74)
4.3.3 提取统计信息并建立统计模型 (77)
4.3.4 灰度外观模型的建立 (80)
4.4 点分布模型在图像搜索中的应用 (81)
4.4.1 初始估计值 (82)
4.4.2 最佳的位移距离的确定 (82)
4.4.3 形状和姿态参数的确定 (83)
4.4.4 形状和姿态参数的更新 (84)
4.5 加权主动形状模型 (85)
4.5.1 评价信息 (86)
4.5.2 形状子空间的加权投影 (87)
4.5.3 调整加权矩阵 (88)
4.5.4 WASM搜索过程 (89)
4.5.5 实验结果 (90)
4.6 主动外观模型 (91)
4.6.1 形状无关图像的统计分析 (91)
4.6.2 形状无关纹理统计模型的计算 (93)
4.6.3 AAM模型的建模 (94)
4.6.4 实验结果 (96)
本章参考文献 (97)
第5章 多视角人脸图像处理与识别方法 (100)
5.1 核主元分析技术 (100)
5.1.1 人脸图像特征提取 (101)
5.1.2 KPCA的基本概念 (102)
5.1.3 KPCA人脸识别流程 (105)
5.1.4 奇异值分解定理 (107)
5.2 观察子空间学习理论 (108)
5.2.1 无监督ISA观察子空间学习 (109)
5.2.2 有监督ISA观察子空间学习 (109)
5.3 核空间基于支持向量机的模式分类器 (113)
5.4 基于观察子空间的人脸图像姿态估计与人脸检测 (113)
5.4.1 基于观察子空间的人脸图像姿态估计 (114)
5.4.2 多姿态人脸检测 (117)
5.5 人工神经网络分类器 (118)
5.5.1 人工神经网络的基本概念 (118)
5.5.2 BP神经网络 (120)
5.6 基于KPCA和BP神经网络的多视角人脸识别 (122)
5.6.1 人脸图像预处理 (123)
5.6.2 KPCA特征提取 (128)
5.6.3 BP神经网络分类 (129)
本章参考文献 (131)
第6章 基于小波分析的人脸特征提取与识别技术 (134)
6.1 小波分析的基本概念 (134)
6.1.1 小波变换的多分辨率分析 (136)
6.1.2 二维离散小波变换 (137)
6.2 Mallat算法 (138)
6.2.1 一维信号的Mallat算法 (138)
6.2.2 二维信号的Mallat算法 (140)
6.2.3 小波变换实例 (141)
6.3 基于小波分析的人脸特征提取与识别 (141)
6.3.1 特征提取 (141)
6.3.2 识别算法 (145)
6.4 实验结果及讨论 (146)
6.4.1 小波分解层数的确定 (146)
6.4.2 网格数的确定 (147)
6.4.3 小波函数的选取 (148)
6.4.4 训练图像数目对识别率的影响 (149)
6.4.5 支持向量机核函数的选择 (149)
6.4.6 实验结果 (150)
本章参考文献 (150)
第7章 基于视觉联想的人脸识别技术 (153)
7.1 协同计算的基本概念 (154)
7.1.1 协同学原理：一种联系宏观特征与微观状态的非线性系统模型 (155)
7.1.2 广义协同计算 (157)
7.1.3 视觉计算的系统结构 (157)
7.2 序化动力系统数学模型 (158)
7.3 序化动力系统模型的神经网络实现 (161)
7.4 基于协同神经网络的视觉信息联想记忆算法 (162)
7.4.1 视觉信息联想记忆的实现方案 (163)
7.4.2 基于ODSM模型的视觉信息联想算法 (163)
7.5 ODSM模型的并行计算结构及其硬件实现 (165)
7.5.1 Cannon分块矩阵计算方法及其实现 (165)
7.5.2 序参量初始值的硬件计算和状态输出部件 (166)
7.5.3 竞争层的硬件计算部件 (166)
7.5.4 仿真结果及其性能分析 (166)
7.6 梯度动力学协同神经网络学习算法 (170)
7.6.1 标准原形模式学习算法 (170)
7.6.2 基于梯度动力学的协同神经网络学习算法 (171)
7.6.3 改进的梯度动力学的协同神经网络学习算法 (171)
7.6.4 新模式扩展学习算法 (172)
7.7 基于子波域旋转不变特征的协同神经网络人像识别 (174)
7.7.1 基于小波变换的旋转不变性特征向量 (174)
7.7.2 协同神经网络人像识别算法 (175)
7.7.3 实验结果 (177)
本章参考文献 (181)
第8章 人脸表情分析与识别技术 (183)
8.1 人脸表情识别方法研究现状 (184)
8.2 人脸表情识别技术 (185)
8.2.1 人脸表情识别系统框架 (185)
8.2.2 表情区域定位方法比较 (186)
8.2.3 表情特征提取方法分类 (188)
8.2.4 表情识别方法分类 (189)
8.2.5 人脸表情识别技术的难点 (190)
8.3 小波变换与PCA/LDA相结合的表情识别算法 (191)
8.3.1 二维离散小波 (191)
8.3.2 PCA/LDA Fisher判别分析 (192)
8.3.3 最近邻分类 (193)
8.3.4 实验结果 (194)
8.4 基于Gabor变换的表情特征提取 (195)
8.4.1 小波变换概述 (195)
8.4.2 基于Gabor小波变换的特征提取 (196)
8.4.3 人脸表情图片的预处理 (197)
8.4.4 K近邻分类 (197)
8.4.5 实验结果 (198)
本章参考文献 (200)
第9章 视频序列中的表情分析与表情综合 (202)
9.1 人脸建模与人脸表情合成技术 (204)
9.1.1 人脸建模技术 (204)
9.1.2 人脸表情合成技术 (206)
9.2 图像的预处理 (208)
9.2.1 尺寸归一化处理 (208)
9.2.2 人脸图像的旋转 (208)
9.2.3 人脸图像的比例裁剪与缩放 (209)
9.2.4 光照补偿处理 (209)
9.3 基于MPEG-4的人脸表情转换 (213)
9.3.1 MPEG-4中人脸动画标准简介 (214)
9.3.2 MPEG-4中人脸表情参数化 (214)
9.3.3 MPEG-4中人脸动画控制数据的获取方法 (217)
9.3.4 MPEG-4的标准人脸模型动画实现方法 (219)
9.4 真实感细微表情的合成 (225)
9.4.1 表情比例图的原理 (225)
9.4.2 局部表情比例图 (226)
9.4.3 局部表情的金字塔分解与重构 (227)
9.4.4 面向FAP的PERI参数化方法 (229)
9.5 展望 (231)
本章参考文献 (231)
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本《人脸图像信息处理与识别技术》的书名，一开始并没有让我产生特别大的兴趣，我总觉得这类技术性的书籍会显得有些枯燥乏味。然而，当我真正开始阅读后，却发现我错了。作者的写作风格非常独特，他似乎很擅长将复杂的技术概念，用一种相对直观且易于理解的方式呈现出来。我特别欣赏书中对人脸特征提取算法的论述。我之前对这些算法只有一些模糊的概念，比如说什么SIFT、SURF之类的，但一直不清楚它们到底是如何工作的。这本书里，作者对几种经典的特征提取方法进行了详细的讲解，并且还配有大量的图示，让我能够非常清晰地看到，这些算法是如何从原始的人脸图像中，捕捉到那些最关键、最具代表性的局部特征。我甚至能从中体会到一种“寻宝”的乐趣，就好像研究人员们在茫茫的像素点中，一点点地搜寻那些能够“识别”出个体的独特“密码”。此外，书中关于人脸图像的归一化处理，也让我学到了很多。我之前以为，只要输入人脸图片，算法就能直接识别，但事实远比我想象的复杂。作者详细解释了为什么需要进行大小、角度、光照的归一化，以及这些步骤对于提高识别准确率的重要性。这让我意识到，技术的进步，往往体现在那些“幕后”的细致工作上。总而言之，这本书，为我揭示了“机器如何‘认识’一张脸”的科学奥秘，其内容之详实，讲解之清晰，让我受益匪浅。
评分我抱着一种“了解一下，不抱太大期望”的心态开始阅读这本《人脸图像信息处理与识别技术》。毕竟，技术类的书籍，常常容易沦为枯燥的堆砌，充斥着我无法理解的公式和晦涩的术语。然而，这本书却出乎意料地引发了我持续的阅读兴趣。作者在处理图像预处理的章节中，花了相当大的篇幅来讲解噪声的消除和图像的增强。我一直以为，这些步骤只是简单地“美化”一下图片，让它看起来更清晰。但通过阅读，我才明白，这些看似微小的步骤，对于后续的识别精度有着多么关键的影响。就像一位经验丰富的厨师，在烹饪前会仔细地清洗和处理食材，这些预处理工作，就是在为“识别”这个最终目的打下坚实的基础。书中对各种滤波器的介绍，从简单的均值滤波到复杂的改进型算法，我都仔细地对比了它们在不同噪声环境下的表现。作者的图示非常生动，甚至用一些比较形象的比喻，让我这个非专业人士也能窥见其中的奥妙。特别是关于直方图均衡化的部分，我之前只知道它能让图片看起来对比度更高，但作者深入分析了它如何通过调整像素的灰度分布，来更好地展现人脸的细节。这让我意识到，每一个技术细节的背后，都蕴含着深刻的数学原理和逻辑。这本书，就像一位循循善诱的老师，没有给我灌输知识，而是引导我一步步地去探索，去理解，去发现。
评分我拿到《人脸图像信息处理与识别技术》这本书，更多的是抱着一种“学习新知识”的心态，因为我一直对人工智能技术，尤其是计算机视觉领域抱有浓厚的兴趣。这本书的书名听起来就非常专业，我预想中它会是一本充斥着各种算法公式和理论的学术著作。然而，当我开始阅读，却发现它远比我想象的要有趣得多。作者在讲解人脸特征描述方面，用了相当大的篇幅。我之前对一些经典的描述符，比如LBP（局部二值模式）和HOG（方向梯度直方图）只是模糊地知道它们的存在，但并不理解它们的原理。这本书里，作者用清晰的图示和生动的语言，详细地解释了这些描述符是如何从图像中提取出局部纹理和形状信息的。我甚至能从中体会到一种“解构”的乐趣，就好像在把一张脸的“面部特征”一个个地拆解开来，然后用数字化的方式进行描述。此外，书中关于人脸识别的评价标准和数据集的介绍，也让我大开眼界。我之前只知道“识别成功率”，但不知道原来还有那么多细致的评价指标，比如FAR（误识率）和FRR（拒识率）。作者的讲解，让我对如何衡量一个识别系统的优劣有了更清晰的认识。这本书，为我提供了一个深入了解人脸识别技术的窗口，让我看到了这项技术背后严谨的科学原理和不断进步的探索精神。
评分我是在偶然的机会下接触到这本《人脸图像信息处理与识别技术》的，当时我对人脸识别技术知之甚少，只是觉得它在日常生活中随处可见。这本书的封面设计非常简洁，但内容却相当丰富。作者在开篇就对人脸识别的几个关键技术环节进行了概括，让我对整个流程有了一个初步的了解。我尤其对书中关于人脸图像的特征提取和降维的部分留下了深刻的印象。我之前对“降维”这个概念只知道它能减少数据量，但不知道它在人脸识别中是如何应用的。作者详细地讲解了PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）等降维技术，以及它们是如何在保留人脸关键信息的同时，减少计算量的。我甚至能够想象到，作者在研究这些技术时，是如何通过大量的实验来验证这些方法的有效性的。此外，书中对一些经典的二分类器，比如SVM（支持向量机）在人脸识别中的应用也进行了详细的介绍。作者的讲解，让我看到了这些传统的机器学习算法是如何在人脸识别领域发挥重要作用的。这本书，为我打开了一扇了解人脸识别技术大门的窗户，让我看到了这项技术背后严谨的数学原理和不断创新的算法思想。
评分我拿到《人脸图像信息处理与识别技术》这本书，纯粹是因为工作需要，本以为会是一本摆在书架上积灰的参考资料。但翻开第一页，我便被其内容所吸引。作者的文字功底相当不错，他能够将一些非常技术性的概念，用一种生动形象的方式来阐述，让我这个非专业人士也能大致理解。我对书中关于人脸检测算法的讲解印象最为深刻。我之前以为，检测一个人脸是不是很简单，但读了这本书才发现，这其中涉及多少复杂的技术和算法。作者详细介绍了各种检测方法的原理，从早期的基于模板匹配的方法，到后来更先进的基于机器学习的方法，他都进行了详细的阐述。我尤其对书中关于Adaboost算法在人脸检测中的应用分析感到着迷。作者不仅仅是罗列公式，而是深入浅出地讲解了它如何通过集成多个弱分类器，来逐步提高检测的准确率。这种循序渐进的讲解方式，让我能够清晰地看到技术的发展脉络。书中关于人脸图像的预处理，例如去噪和光照校正，也被作者详细地讲解了其必要性和实现方法。我之前一直觉得这些步骤很简单，但通过阅读，我才意识到它们对后续识别过程的重要性。这本书，让我对人脸识别技术有了更深刻的认识，它不再是那个神秘的黑箱，而是由无数精妙的算法和技术组成的严谨体系。
评分这本书的封面设计相当朴实，一本关于“人脸图像信息处理与识别技术”的书，很难想象它能在我疲惫的午后打发多少时间，或者在深夜给我带来多少灵感。然而，当我翻开第一页，便被一种沉静而专业的氛围所吸引。作者的文字，虽然谈不上华丽辞藻，却带着一种扎实的学识，将这个看似枯燥的技术领域，一点点地在我眼前展开。我尤其对书中关于特征提取的部分留下了深刻印象。作者并非简单地罗列各种算法，而是深入浅出地阐述了每种方法背后的原理，以及它们是如何捕捉到人脸中最具代表性的信息。比如，在讲解一些早期的特征点检测方法时，我仿佛看到了研究人员们是如何从模糊的像素点中，一点点地勾勒出眼睛、鼻子、嘴巴这些关键的几何标记。那种探索的乐趣，那种对细节的极致追求，通过作者的描述，竟然也让我感受到了一丝兴奋。书中对光照变化、姿态变化等复杂因素的处理，也进行了细致的探讨。这让我意识到，看似简单的“认出一个人”背后，隐藏着多少年的技术积累和算法优化。我甚至能想象到，作者在撰写这些内容时，可能还在实验室里对着电脑屏幕，一遍遍地调试代码，验证理论。这本书，在我看来，更像是一次技术发展历程的回顾，一次对人类如何从视觉信息中提取、理解并最终识别出“我”是谁的深刻洞察。它没有惊天动地的故事，没有引人入胜的情节，但它却以一种沉静的力量，展现了科技进步的脉络，以及那些在背后默默耕耘的智慧。
评分刚拿到《人脸图像信息处理与识别技术》这本书时，我只是觉得它是一本很典型的技术参考书，封面设计也中规中矩，没什么特别的吸引力。然而，当我迫不及待地翻阅起来，却被其内容所深深吸引。我之前一直对计算机视觉领域的人脸识别技术充满了好奇，但总是觉得高深莫测。这本书则像一把钥匙，为我打开了这扇大门。书中关于人脸图像的预处理部分，详细阐述了如何通过滤波、去噪、归一化等技术来优化原始图像，为后续的特征提取和识别奠定基础。作者在讲解这些技术时，并没有停留在概念层面，而是结合了大量的实例，让我能够直观地理解每一步操作的目的和效果。特别是关于光照补偿的部分，我之前总是觉得这个问题很难解决，但书中介绍的几种补偿方法，都非常有条理，并且解释了它们各自的优缺点。这让我意识到，技术的发展并非一蹴而就，而是无数研究者们不断尝试和优化的结果。此外，书中对人脸关键点定位的介绍，也让我印象深刻。作者详细讲解了各种检测算法的原理，以及它们在实际应用中可能遇到的挑战，例如人脸姿态变化、表情变化等。我甚至能想象到，作者在撰写这些内容时，一定投入了大量的时间和精力，将复杂的理论知识转化为通俗易懂的语言。这本书，对我而言，是一次关于“机器如何‘看懂’人脸”的深入了解，让我对这个技术领域有了全新的认识。
评分我拿到《人脸图像信息处理与识别技术》这本书，是因为我一直对计算机视觉领域非常感兴趣，而人脸识别又是其中的一个重要分支。这本书的名字本身就充满了技术感，我预想它会是一本内容详实、但可能有些枯燥的专业书籍。然而，当我翻开阅读，却发现作者的文字风格非常独特，他能够将一些复杂的理论，用一种相对易懂的方式来阐述。我尤其对书中关于人脸姿态和表情的鲁棒性处理的章节感到着迷。我之前总觉得，人脸识别技术在面对各种姿态（比如侧脸、低头）和表情（比如大笑、皱眉）时，识别率会大大下降，但作者详细地解释了，研究者们是如何通过各种算法来克服这些挑战的。他介绍了各种角度和形变不变的特征描述方法，以及如何利用模型来学习人脸在不同姿态和表情下的变化规律。这让我意识到，人脸识别技术的发展，并非一帆风顺，而是充满了各种挑战和创新。书中还对一些人脸识别的常用数据集进行了介绍，并分析了它们在研究中的作用。这让我对这个领域的研究生态有了更深入的了解。这本书，为我揭示了人脸识别技术背后复杂的算法设计和精巧的模型构建，让我对这项技术有了更全面的认识。
评分坦白说，这本书的名字，一开始并没有引起我特别的关注。《人脸图像信息处理与识别技术》，听起来就很“硬核”，我预想中它会是一本充斥着算法、模型、和各种专业名词的学术专著，大概率会被我束之高阁。但当我在朋友的推荐下翻阅起来，却发现它提供了一个我未曾预料到的视角。我尤其对书中关于人脸特征点检测的章节感到着迷。作者并不是简单地罗列那些检测点，比如眼睛、鼻尖、嘴角，而是深入探讨了这些特征点是如何被“定义”出来的，以及不同算法在检测这些点时所面临的挑战。我看到了各种算法在不同光照、不同角度、甚至是被遮挡情况下的表现差异，以及研究者们是如何不断地改进算法来克服这些困难的。书中还提到了很多关于局部特征描述符的概念，比如LBP、HOG等，我之前只是模糊地听过，但通过作者的解释，我才真正理解了它们是如何从人脸图像中提取出具有区分度的纹理和形状信息的。那些复杂的数学公式，在作者的解释下，也变得相对易懂。我甚至可以想象出，作者在编写这些内容的时候，一定是经过了大量的实验和验证，才能如此清晰地呈现出这些技术背后的逻辑。这本书，对于我来说，更像是一次关于“我们如何用机器模拟人类的视觉感知”的探索之旅，让我对人工智能的这一重要分支有了更深层次的认识。
评分作为一名对科技发展充满好奇的读者，《人脸图像信息处理与识别技术》这本书，一开始并没有引起我太大的关注，我总觉得这类技术类的书籍会比较枯燥。然而，当我偶然翻开它，却被其内容深深吸引。作者的文字，虽然是技术性的，但却带着一种独特的魅力，能够将复杂的概念转化为易于理解的叙述。我尤其对书中关于人脸识别的各种模型和算法的介绍感到着迷。我之前对一些深度学习模型，比如CNN（卷积神经网络）只是有所耳闻，但并不了解它们是如何应用于人脸识别的。这本书里，作者详细地介绍了这些模型是如何通过多层次的卷积和池化操作，从原始图像中提取出具有判别性的人脸特征。他甚至还对比了不同网络结构在人脸识别任务上的优劣，让我能够更清晰地理解这些模型的设计思路。此外，书中关于人脸特征比对和匹配的章节，也让我学到了很多。我之前一直以为，人脸识别就是简单地将两张照片进行对比，但实际上，背后有着复杂的数学计算和相似度度量方法。作者详细讲解了这些度量方法，并分析了它们在实际应用中可能遇到的问题。这本书，让我看到了人工智能在“认识”我们方面所取得的巨大进步，以及背后付出的无数努力。
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